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接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了聲紋辨識github,大家也想知道這些:

強者用PyTorch:實作史上最經典AI範例

為了解決聲紋辨識github的問題,作者集智俱樂部 這樣論述:

  還在用難用的Tensorflow嗎?還在用太簡單的Keras嗎?   2020年將是Pytorch正式超越Tensorflow、一統人工智慧框架世界的時代,如果還在頭痛怎麼用Tensorflow實作MNIST,快點投入PyTorch的懷抱吧!   本書實作最經典的人工智慧神經網路的案例,並且放入最新真實世界中的應用範例,如果有心要學習人工智慧,這本PyTorch實例書將帶你完成史上最有名的幾個經典範例,讓你功力大增之外,更一舉成為人工智慧的強者!   全書重點包括:   ► 深度學習一路走來的歷史   ► PyTorch的張量、自動微分及nn模組的介紹   ► 預

測共享單車投放數量   ► 中文文章情緒分析器   ► 一定要會的用CNN完成MNIST的辨識   ► 大型遷移學習對動物分類進行預測   ► MNIST的進一步,幫你把數字加起來   ► 自己動手做PRISMA:20種藝術家風格轉到你的照片   ► 假新聞有什麼稀奇,假以亂真的照片才叫厲害:GAN實作   ► NLP的大神Word2Vec的實作   ► 人工智慧音樂家:利用LSTM製作自動作曲機   ► Google的祕密武器:神經網路翻譯系統實作   ► 外掛有什麼了不起?用AI打電動,強化學習實作 本書特色   ►深度學習、PyTorch的入門書   ►透過實際經典案例循序講解 專

家推薦   「這本書緊接業界潮流,將人工智慧科普帶入了後AlphaGo 時代:遊戲飛鳥、自動作曲、語義星空⋯⋯涵蓋了深度學習領域的主流玩法。書中既有清晰容易的知識說明,讓你打好理論基礎,又有詳細的程式展示,一步步地教你做實際專案。這是一本揭示深度學習的秘笈!」-袁行遠,彩雲科技CEO、創始人   「本書寓教於樂,精心設計的實戰案例和循序漸進的學習方式都令人耳目一新。先從實戰專案出發,然後引用理論說明,最後深入剖析工作原理,環環相扣,引人入勝。期待看到PyTorch 之火的燎原之勢。」-高文超,微軟研究院軟體開發工程   「以2011 年AlexNet 贏得ImageNet 競賽為起始點,

深度學習迅速席捲了整個人工智慧領域,但目前出版的有關深度學習的書大多偏重理論。這本書注重理論和實作的緊密結合,讀者可以在瞭解深度學習原理之後,立刻跟隨書中的程式動手實作,加深了解。如果想要追上人工智慧的浪潮,這本書是一個不錯的開始。」-鮑捷,文因互連CEO、聯合創始人